Automated Planning

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RESEARCHarXiv CS.AI·14/04/2026

Explainable Planning for Hybrid Systems

Cette thèse présente une étude approfondie sur la planification explicable de l'intelligence artificielle (XAIP) pour les systèmes hybrides, répondant au besoin croissant de générer des explications pour les systèmes basés sur l'IA. Elle se concentre sur l'application de la planification automatisée dans des domaines complexes et critiques, tels que les réseaux énergétiques intelligents et les voitures autonomes.

Autonomous systems Hybrid Systems XAI Planning Explainable AI

RESEARCHarXiv CS.AI·13/04/2026

RAMP: Hybrid DRL for Online Learning of Numeric Action Models

RAMP propose une stratégie inédite pour l'apprentissage en ligne de modèles d'action de planification numérique via des interactions avec l'environnement, intégrant le DRL, l'apprentissage de modèles d'action et la planification. Cela forme une boucle de rétroaction positive où la politique de RL collecte des données pour affiner le modèle d'action, tandis que le planificateur génère des plans pour poursuivre l'entraînement de la politique de RL.

Deep Reinforcement Learning Action Model Learning Numeric Planning reinforcement learning